Notre plateforme utilise une gamme sophistiquée de modèles prédictifs pour répondre à un large éventail d'applications, allant du traitement du langage naturel à la prévision et au-delà. Voici un aperçu des types de modèles que nous utilisons :
1. Modèles de Langue de Grande Taille (LLMs ou IA Générative) :
Par défaut, notre système utilise Azure, avec ChatGPT 4, pour les Modèles de Langue de Grande Taille. Nous offrons la flexibilité de passer entre différents LLMs, y compris LLama2, OpenAI, Mistral, parmi d'autres, pour répondre aux préférences des utilisateurs ou aux exigences spécifiques du projet. Notre plateforme est conçue pour intégrer presque tous les LLMs, garantissant polyvalence et adaptabilité à diverses tâches. Si un LLM demandé n'est pas directement supporté, nous prenons des mesures pour établir la compatibilité et la connectivité afin de répondre aux besoins des utilisateurs.
2. Modèles pour la Classification, la Régression et les Solutions Automatisées :
Notre approche des tâches de classification et de régression intègre une vaste gamme de modèles, tels que Linéaire, Arbre de Décision, Forêt Aléatoire, Extra Trees, LightGBM, Xgboost, CatBoost, Réseau Neuronal, et Proches Voisins. Cet ensemble d'outils diversifié nous permet de relever efficacement un large éventail de défis.
De plus, notre système est équipé d'un mécanisme de sélection adaptatif pour les solutions automatisées, choisissant dynamiquement le modèle le plus approprié en fonction du contexte et de la qualité de formation souhaitée. Cela garantit que les modèles que nous déployons sont adaptés aux exigences spécifiques de chaque tâche, allant des classifications simples aux analyses prédictives complexes.
Pour les scénarios nécessitant une précision ou une performance accrue, notre plateforme ne repose pas sur un seul modèle. Au lieu de cela, nous générons plusieurs modèles de différents types et configurations, les classons en fonction de leur performance, puis créons un ensemble des modèles les plus performants. Cette approche d'ensemble améliore considérablement la précision de nos prédictions, nous permettant de fournir des résultats supérieurs sans nécessiter d'entrées complexes de la part des utilisateurs.
3. Modèles pour la Prévision :
Pour les problèmes de prévision, notre ensemble d'outils comprend des modèles tels que Arima, Sarima, Prophet, et des modèles bayésiens. Ceux-ci sont sélectionnés pour leur fiabilité et leur efficacité prouvées dans la prédiction des tendances et des motifs futurs dans divers domaines.
Grâce à cette utilisation complète et adaptative des modèles prédictifs, notre plateforme garantit que les utilisateurs ont accès aux technologies d'IA de pointe adaptées à leurs besoins spécifiques, simplifiant le chemin pour obtenir des insights précis et exploitables.
Fondamentalement, nous divisons le dataset utilisateur (c'est la source de vérité) en deux petits ensembles.
Ce sont les Ensemble d'entraînement (généralement 80 % du dataset original) et Ensemble de test (20%).
Nous entraînons un algorithme de machine learning afin d'obtenir une bonne précision avec notre Ensemble d'entraînement.
Ce que j'entends par entraînement, c'est réduire l'erreur sur les prédictions. En termes généraux, nous avons d'abord un modèle aléatoire qui donne essentiellement une réponse aléatoire, puis nous demandons une prédiction sur notre ensemble d'entraînement, le modèle nous donne une réponse (initialement aléatoire), puis nous rétropropagons tous les ajustements nécessaires afin de faire répondre notre modèle comme nous l'attendions (parce que nous connaissons la vérité). Ensuite, nous continuons avec toutes les autres lignes de notre phase d'entraînement.
En fait, ce processus est effectué de nombreuses fois.
Après qu'un modèle a été entraîné et a une bonne précision sur notre ensemble d'entraînement, nous faisons simplement une prédiction sur notre ensemble de test (données non vues pour notre modèle), puis nous évaluons la performance de notre modèle sur des données non vues, c'est ce qu'on appelle la généralisation.
Cette précision de test est celle que nous affichons aux utilisateurs (car bien sûr, le modèle aura une bonne précision sur l'ensemble d'entraînement).
Notre système présente une structure sophistiquée et hautement efficace, conçue pour optimiser le traitement et la livraison de solutions personnalisées. Au cœur de notre plateforme se trouve un service API avancé, qui sert de point d'entrée principal pour les requêtes. Cela est soutenu par une variété de composants spécialisés, chacun dédié à une fonction spécifique, garantissant ainsi une réponse rapide et précise aux besoins des utilisateurs.
L'architecture est soutenue par des technologies de base de données à la pointe, méticuleusement sélectionnées pour garantir l'intégrité, la sécurité et l'accessibilité des données. Notre infrastructure intègre également les derniers outils de gestion des données, conçus pour manipuler et analyser de grands volumes d'informations avec une efficacité inégalée.
Au cœur de notre innovation se trouve un système multi-agent unique, composé d'une série d'« agents » préconfigurés. Ces agents, dotés de capacités spécifiques, collaborent pour traiter et répondre aux requêtes de manière intelligente et adaptative. Cette stratégie nous permet de relever une large gamme de tâches, du développement logiciel à la génération de visualisations complexes et à la planification stratégique, avec une précision et une créativité exceptionnelles.
Sans entrer dans des détails techniques spécifiques, qui sont une partie essentielle de notre avantage concurrentiel, nous pouvons affirmer que notre plateforme est conçue pour relever les défis les plus complexes, offrant des solutions à la pointe de la technologie actuelle.
Tous les cas que vous avez fournis sont bons, nous pouvons également :
- Faire des prédictions de prévision.
- Valider l'hypothèse commerciale
- Nettoyer les données utilisateur (automatiquement et à la demande)
- Analyse contrefactuelle
- Anonymiser les données (les données synthétiques sont considérées comme des données anonymisées)
D'autres cas d'utilisation sont présentés ici
Pour calculer à la fois l'importance globale et l'importance spécifique des caractéristiques, nous utilisons les valeurs SHAP.
Pour déterminer les meilleurs paramètres pour chaque modèle ML, nous utilisons une méthode similaire à la création d'une compétition entre différents modèles, y compris différentes configurations de Réseaux de Neurones avec un nombre variable de nœuds.
Cette approche compétitive nous aide à affiner tous les hyperparamètres.
De plus, nous mettons en œuvre des vérifications pour l'overfitting pendant le processus d'optimisation des hyperparamètres afin de garantir que les modèles développés possèdent une capacité robuste à généraliser.
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